## OPTIMASI PRODUKSI TUTUP BOTOL 500 ml PADA PROSES INJECTION MOULDING MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE
Kurniawan Purnama Putra 1 , Dwi Djumhariyanto 2 , R. Koekoeh K. W. 2
1 Alumni Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Jember
2 Staf Pengajar Jurusan Teknik Mesin Fakultas Teknik Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Jember 68121
Email: kurniawanpurnamap@gmail.com

## ABSTRACT
Injection  molding  is  one  of  the  most  common  operations  and  versatile  for  mass  production  of complex plastic components. Injection molding is a process of plastic forming into a desired shape by  means  of  pressing  molten  plastic  into  a  space  (cavity).  Injection  molding  has  a  multi-step process,  starting  from  inserting  plastic  pellets  into  the  hopper,  then  plastic  pellets  into  barrels  / heating  which  makes  the  plastic  material  is  melted.  Melting  plastic  material  is  driven  by  the rotation of the screw, so that the flow to the nozzle, and then toward the sprue, runner, gate and into  the  cavity.  Then  the  material  present  in  the  cavity  will  be  retained  within  the  mold  under  a certain  pressure  (holding  pressure)  to  keep  no  shringkage  when  the  product  cooling  process (cooling).The  purpose  of  this  study  was  to  obtain  the  optimization  of  the  cycle  time  and  the percentage of production reject the bottle cap 500 ml in PT Berlina Tbk. The method used for this research  is  the  method  of  response  surface  analysis,  method  surface  respone  is  statistical  and mathematical  methods  used  to  examine  the  relationship  between  one  or  more  variables  with  the qualitative  form  of  the  response  variables  that  aims  to  optimize  and  develop  the  response  in  an experiment.  The  data  is  optimized  using  Minitab  software  16  produces  an  output  response parameter setting optimization to inject pressure, nozzle temperature and cooling time. From the data  analysis  using  the  software  Minitab  16  is  obtained  from  the  optimum  situation  results generated  under  conditions  injection  amounting  to  1420  bar  pressure;  nozzle  temperature  at 264.7912 ° C; and the cooling time of 14.08 seconds. In this state of production can be increased by 10.836%. From the state of the optimum cycle time generated is 27.9161 seconds, net produced according  to  the  standard  that  is  33.5820  grams  and  reject  percentage  the  resulting  is  11.11%. With  a  cycle  time  27.9161  seconds  with  a  net  according  to  the  standard  and  the  percentage  of rejects  decreased  3.89%,  the  resulting  product  amounts  to  ±  15,517  /shift  or  up  approximately 10.836%. The amount is based on the number of products produced in the cycle time previous of 30 seconds to produce ± 14,000 /shift.
Keywords: Injection moulding, box-benhken design, Response surface methodology

## PENDAHULUAN
Injection  moulding adalah  salah  satu operasi  yang  paling  umum  dan  serba  guna  untuk produksi  massal  pada  komponen  plastik  yang komplek. Injection  moulding merupakan  suatu proses pembentukan plastik kedalam bentuk yang diinginkan  dengan  cara  menekan  plastik  cair kedalam  sebuah  ruang  ( cavity )  [1]. Injection moulding memiliki  beberapa  langkah  proses, yaitu mulai dari memasukkan biji plastik kedalam hopper ,  kemudian  biji  plastik  masuk  kedalam barel /pemanas  yang  menjadikan  material  plastik meleleh.  Material  plastik  leleh  didorong  oleh putaran screw ,  sehingga  mengalir  ke nozzle ,  lalu menuju sprue,  runner,  gate dan  masuk  ke  dalam cavity .  Kemudian  material  yang  ada  didalam
cavity akan  ditahan  didalam mould di  bawah tekanan  tertentu  ( holding  pressure )  untuk menjaga  tidak  ada shringkage saat  produk mengalami proses pendinginan ( cooling ) [2]. PT. Berlina  Tbk  merupakan  perusahaan  yang memproduksi komponen komponen dan peralatan yang  terbuat  dari  plastik.  Salah  satu  mesinnya adalah  ARB  100  yang  merupakan  salah  satu mesin injection  moulding yang  memproduksi tutup  botol  500  ml.  Dalam  memproduksi  tutup botol  ini, cycle  time PT.  Berlina  Tbk  telah mencapai  diatas  standart  yaitu  30  detik,  karena cycle  time dari  perhitungan  engineering  (Divisi Desain Mould )  adalah  28  detik.  Ini  merupakan pencapaian  nilai  yang  tidak  optimal  dan  cukup merugikan  perusahaan  karena  dengan  semakin
lama cycle  time produksi  maka  akan  menambah waktu  produksi.  Nilai cycle  time ini  didapat  dari beberapa trial manual  yang  dilakukan  oleh  PT. Berlina. Cycle  time atau  waktu  siklus  adalah waktu yang dibutuhkan mesin untuk memproduksi  suatu  produk  [3].  Besar  kecilnya cycle  time dapat  dipengaruhi  beberapa  faktor  : antara lain kesalahan desain mould dan kesalahan operasi  akibat  dari  parameter  proses injection kurang  sesuai.  Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan analisis dan evaluasi terhadap parameter-parameter  (variabel  faktor) injection tersebut,  dengan  harapan  dapat  mempercepat cycle  time  tanpa  mengurangi  kualitas  produk dengan  menggunakan  metode  statistik respon surface .

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  diawali  dengan  penentuan parameter  dan  level  parameter  dan  disusun dengan desain box-benhken untuk masing masing respon  dan  dianalisis  menggunakan  minitab  16 untuk  dapat  diketahui  model  matematisnya  dan dapat  dianalisa  normalitas  data  dan  kesesuaian model.  Data  yang  diambil  terdiri  dari  data cycle time , netto dan jumlah reject yang diambil dari 10 kali  percobaan  dengan  replikasi  sebanyak  6  kali. Tahapan Penelitian adalah sebagai berikut :
1. Penentuan Desain Eksperimen
Tahap  ini  merupakan  tahap  perencanaan sebelum  dilakukan  eksperimen  dengan  tujuan agar  percobaan  yang  dilakukan  akan  mencapai sasaran yang tepat sesuai tujuan yang diinginkan.
2. Pelaksanaan Eksperimen
Berikut  ini  adalah  langkah  langkah yang  digunakan  dalam  pengambilan  data  atau prosedur melakukan eksperimen adalah sebagai berikut:
a. Memasukkan  bahan  baku  plastik  ke  dalam tendon material dan mengatur perbandingan  material  murni  dan  material afval  yang  akan  diproses  yaitu  75% material murni PP dan 25 % material afval.
b. Mengatur temperature barrel sesuai  dengan
melting point PP. c. Mengatur injectioning pressure sesuai standar awal perusahaan yaitu 1450 bar.
d. Mengatur temperature nosel sesuai  standar awal yaitu 260 °C.
e. Mengatur colling  time sesuai  standar  awal yaitu 15 detik.
f. Menjalankan mesin dengan kondisi maksimum.  Yang  dimaksud  mesin  dalam kondisi  maksimum  adalah  mesin  pada kondisi  panas  dan  produk  yang  dihasilkan stabil.
g. Ulangi langkah (1) sampai dengan (6) dengan merubah  nilai  variabel inject  pressure ,
temperature ,  dan  colling  time  sesuai  dengan level.
h. Pengambilan  dan  pengukuran  berat  produk dilakukan dengan 10 kali percobaan dengan 6 replikasi  yakni  percobaan  2,  3,  4,  7,  8,  10. replikasi ini dimaksudkan untuk pengambilan sampel acak dari percobaan yang dilakukan.
i. Pengukuran  kecepatan waktu siklus produksi ( cycle  time )  menggunakan  stopwatch  dan pengukuran  berat  produk  menggunakan timbangan yang dimiliki PT. Berlina Tbk.
j. Pengukuran  berat netto produk  tutup  botol berulir  500  ml  menggunakan  neraca  atau timbangan yang dimiliki perusahaan.
k. Dilakukan  pemeriksaan  kualitas  pada  setiap hasil percobaan. Kualitas produk harus sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  PT.  Berlina Tbk.
3. Analisa Data dan Optimasi Metode  yang  digunakan  pada  tahap  ini adalah  metode  permukaan  respon  ( Response Surface  Methodology )  dengan  desain  eksperimen Box-Behnken .  Tahapan  yang  harus  dilakukan pada  analisa  data  dan  optimasi  adalah  sebagai berikut: [4]
Metode pengambilan data dan kombinasi level berdasarkan rancangan Box-Behnken Design .  Alasan  memakai  rancangan  tersebut karena  jumlah  eksperimen  yang  dilakukan  lebih sedikit sehingga mempersingkat waktu ekperimen.  Rancangan Box-Behnken  Design dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Desain Box-Benhken [5]
b. Pembentukan model
Pembentukan model ini adalah pembentukan  model  yang  menyatakan  hubungan variabel  proses  dengan  variabel  respon  yang dibentuk  dari  nilai  koefisien  penduga  model regresi  (model  percobaan  orde  dua).  Persamaan penduga  untuk  model  regresi  adalah  sebagai berikut:
Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 11 X 1 2 + b 22 X 2 2 + b 33 X 3 2 + b 12 X 1 X 2 + b 13 X 1 X 3 + b 23 X 2 X 3 c. Pengujian model.
Pengujian  dilakukan  dengan  pengujian asumsi  klasik  IIDN  (0,  a 2 ).  Pengujian  tersebut antara  lain  uji  identik,  uji  distribusi  normal,  dan uji  multikolinieritas.  Setelah  dilakukan  pengujian asumsi  klasik  dilakukan  pengujian  kesesuaian model. Pengujian yang dilakukan yaitu antara lain uji  determinasi  (R 2 ),  uji lack  of  fit ,  uji  parameter serentak dan uji parsial [6].

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Hasil Penelitian
Tabel 2. Data hasil penelitian
Analisa data Cycle Time Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganalisis  data cycle  time yaitu  dengan melakukan pembentukan model, pengujian kesesuaian model dan pengujian residual. 1. Pengujian residual Pengujian residual dilakukan untuk mengetahui  apakah  residual  memenuhi  asumsi normally and independently distributed . Pengujian  residual  terdiri  dari  uji  identik  dan  uji distribusi  normal.  Berikut  ini  adalah  pengujian yang dilakukan terhadap residual.
a. Uji Identik
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa plot residual  versus  fitted  values untuk  residualnya tersebar secara acak di sekitar harga nol dan tidak membentuk  pola  tertentu.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  asumsi  bersifat  identik terpenuhi.
Gambar 1. Versus fit untuk cycle time
b. Uji Distribusi Normal
Melalui  grafik probability  plot  of residual untuk asumsi distribusi normal diperoleh P value lebih  dari  0,05  yaitu  0,060,  sehingga diputuskan  untuk  gagal  menolak  H 0 yang  berarti residual  berdistribusi  normal,  selain  itu  dapat dilihat  dari  sebaran  titik-titik  pada  plot  tersebut membentuk  pola   linier  atau  garis  lurus,  seringga disimpulkan  bahwa  residual  data  memenuhi asumsi distribusi normal.
Gambar 2. Probability plot of residual
2. Pembentukan model Pengolahan  data  menggunakan  minitab menghasilkan  sebuah  nilai  koefisien  penduga. Nilai  koefisien  penduga  tersebut  kemudian dimasukkan  ke  dalam  persamaan  penduga  untuk model orde kedua. Nilai koefisien penduga model regresi cycle  time dapat  dilihat  pada  Tabel  di bawah ini.
Tabel 3. Koefisien penduga untuk cycle time
Tabel 3 menyajikan hasil taksiran parameter  model  untuk cycle  time .  Berdasarkan Tabel 3  kemudian  dibuat  model  persamaan cycle time penduga  model  orde  kedua.  Persamaan penduga untuk model orde kedua adalah:
3. Pengujian Kesesuaian Model
Untuk  mengetahui  kesesuaian  model diatas maka dilakukan pengujian sebagai berikut:
a. Uji lack of fit Untuk memeriksa kesesuaian model Tabel 4  menunjukkan  bahwa  nilai  P- value lack  of  fit adalah  0,982  yang  berarti  lebih  besar  dari  α  = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model  tidak  mengandung lack  of  fit atau  model yang diperoleh telah sesuai [7]
Tabel 4. Analysis of variance untuk cycle time
b. Uji Parameter Serentak Untuk  mengevaluasi output uji  parameter serentak,  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis statistik p-value .  Ada  dua  regresi  yang  harus diperiksa,  yaitu  linier  ( βi )  dan  kuadratik  ( βii ). Pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai P-value untuk  regresi  linier  ( linear )  dan  kuadratik ( square )  adalah  0,000  dan  0,000  yang  berarti lebih kecil dari α = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  secara  keseluruhan  variabel- variabel X1 dan  X2  memberikan kontribusi  yang nyata terhadap model yang terbentuk.
c. Pengujian Koefisien Determinasi (R²) Nilai  koefisien  determinasi  terletak  antara
0 < R² < 1. Semakin besar nilai R² maka semakin besar  pula  pengaruh  semua  variabel  X  terhadap variabel  Y,  untuk  mendapatkan  model  yang  baik maka nilai R² diharapkan mendekati 1. Berdasarkan  Tabel  3  nilai  R²  untuk cycle  time adalah 100 %. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  variasi  dari  respon  tersebut dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  yang dihasilkan.
4. Analisis Contour dan Surface Plot
Gambar  3  menampilkan  bahwa cycle  time akan tercapai jika inject pressure berada diantara 1420 bar sampai 1480 bar dan temperature nozzle berada  diantara  256  °C  dan  264°C  sedangkan cooling time berada pada 13 detik. Dengan setting parameter inject  pressure dan temperature  nosel pada  level  tersebut,  kita  akan  memperoleh cycle time sebesar kurang dari 26,81 detik sampai 26,86 detik.
(a)
(b)
Gambar 3. (a) Contour plot (b) Surface plot untuk cycle time

## Analisa data Netto
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganalisis  data  netto  yaitu  dengan  melakukan pembentukan model, pengujian kesesuaian model dan pengujian residual.
1. Pengujian residual
Pengujian residual dilakukan untuk mengetahui  apakah  residual  memenuhi  asumsi normally and independently distributed .
Pengujian  residual  terdiri  dari  uji  identik  dan  uji distribusi  normal.  Berikut  ini  adalah  pengujian yang dilakukan terhadap residual.
a. Uji Identik
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa plot residual  versus  fitted  values untuk  residualnya tersebar secara acak disekitar harga nol dan tidak membentuk  pola  tertentu.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  asumsi  bersifat  identik terpenuhi.
Gambar 4. Versus fit untuk netto
b. Uji Distribusi Normal Melalui  grafik probability  plot  of  residual untuk asumsi distribusi  normal diperoleh P value lebih  dari  0,05  yaitu  0,395,  sehingga  diputuskan untuk  gagal  menolak  H0  yang  berarti  residual berdistribusi  normal,  selain  itu  dapat  dilihat  dari sebaran  titik-titik  pada  plot  tersebut  membentuk pola  linier atau garis lurus, seringga disimpulkan bahwa  residual  data  memenuhi  asumsi  distribusi normal.
Gambar 5. Probability plot of residual
2. Pembentukan model
Pengolahan  data  menggunakan  minitab menghasilkan  sebuah  nilai  koefisien  penduga. Nilai  koefisien  penduga  tersebut  kemudian dimasukkan  ke  dalam  persamaan  penduga  untuk model orde kedua. Nilai koefisien penduga model regresi netto dapat  dilihat  pada  Tabel  di  bawah ini.
Tabel 5. Koefisien penduga untuk netto
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil  taksiran parameter  model  untuk netto .  Berdasarkan  Tabel di  atas  kemudian  dibuat  model  persamaan  netto penduga  model  orde  kedua.  Persamaan  penduga untuk model orde kedua adalah:
3. Pengujian Kesesuaian Model
Untuk  mengetahui  kesesuaian  model diatas maka dilakukan pengujian sebagai berikut:
a. Uji lack of fit Untuk memeriksa kesesuaian model Tabel
6  menunjukkan  bahwa  nilai  P- value lack  of  fit adalah  0,55045  yang  berarti  lebih  besar  dari  α  = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model  tidak  mengandung lack  of  fit atau  model yang diperoleh telah sesuai.
Tabel 6. Analysis of variance untuk cycle time
b. Uji Parameter Serentak
Untuk  mengevaluasi output uji  parameter serentak,  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis statistik p-value .  Ada  dua  regresi  yang  harus diperiksa,  yaitu  linier  ( βi )  dan  kuadratik  ( βii ). Pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai P-value untuk  regresi  linier  ( linear )  dan  kuadratik ( square )  adalah  0,075  yang  berarti  lebih  besar dari α dan 0,0398 yang berarti lebih kecil dari α = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa variabel  X2  memberikan  kontribusi  yang  nyata terhadap model yang terbentuk.
c. Pengujian Koefisien Determinasi (R²)
Nilai  koefisien  determinasi  terletak  antara 0 < R² < 1. Semakin besar nilai R² maka semakin besar  pula  pengaruh  semua  variabel  X  terhadap variabel  Y,  untuk  mendapatkan  model  yang  baik maka nilai R² diharapkan mendekati 1.
Berdasarkan  Tabel  5  nilai  R²  untuk cycle  time adalah 55,78%. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  variasi  dari  respon  tersebut dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  yang dihasilkan.
4. Analisis Contour dan Surface Plot Gambar 6 menampilkan bahwa netto akan tercapai jika colling time antara 13 sampai 17 dan temperature  nosel berada  diantara  256  °C  dan 264°C  sedangkan inject  pressure berada  pada 1420  bar.  Dengan  setting  parameter inject pressure dan temperature  nosel pada  level tersebut, kita akan memperoleh cycle time sebesar kurang dari 33,50 gram sampai 33,625 gram.
(a) (b)
Gambar 6. (a)Contour plot, (b)Surface plot untuk netto

## Analisa data Reject
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menganalisis  data  reject  yaitu  dengan  melakukan pembentukan model, pengujian kesesuaian model dan pengujian residual.
1. Pengujian residual
Pengujian residual dilakukan untuk mengetahui  apakah  residual  memenuhi  asumsi normally and independently distributed . Pengujian  residual  terdiri  dari  uji  identik  dan  uji distribusi  normal.  Berikut  ini  adalah  pengujian yang dilakukan terhadap residual.
a. Uji Identik
Pada  Gambar  7  dapat  dilihat  bahwa plot residual  versus  fitted  values untuk  residualnya tersebar secara acak disekitar harga nol dan tidak membentuk  pola  tertentu.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  asumsi  bersifat  identik terpenuhi.
Gambar 7. Versus fit untuk reject
b. Uji Distribusi Normal Melalui  grafik probability  plot  of  residual untuk asumsi distribusi  normal diperoleh P value lebih  dari  0,05  yaitu  0,141,  sehingga  diputuskan untuk  gagal  menolak  H0  yang  berarti  residual berdistribusi  normal,  selain  itu  dapat  dilihat  dari sebaran  titik-titik  pada  plot  tersebut  membentuk pola  linier atau garis lurus, seringga disimpulkan bahwa  residual  data  memenuhi  asumsi  distribusi normal.
Gambar 8. Probability plot of residual
2. Pembentukan model Pengolahan  data  menggunakan  minitab menghasilkan  sebuah  nilai  koefisien  penduga. Nilai  koefisien  penduga  tersebut  kemudian dimasukkan  ke  dalam  persamaan  penduga  untuk model orde kedua. Nilai koefisien penduga model regresi netto dapat  dilihat  pada  Tabel  di  bawah ini.
Tabel 7. Koefisien penduga untuk netto
Tabel  7  menunjukkan  hasil  taksiran parameter  model  untuk netto .  Berdasarkan  Tabel di  atas  kemudian  dibuat  model  persamaan  netto penduga  model  orde  kedua.  Persamaan  penduga untuk model orde kedua adalah:
3. Pengujian Kesesuaian Model
Untuk  mengetahui  kesesuaian  model diatas maka dilakukan pengujian sebagai berikut: a. Uji lack of fit Untuk memeriksa kesesuaian model Tabel 6  menunjukkan  bahwa  nilai  P- value lack  of  fit adalah  0,072  yang  berarti  lebih  besar  dari  α  = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model  tidak  mengandung lack  of  fit atau  model yang diperoleh telah sesuai.
Tabel 8. Analysis of variance untuk cycle time
b. Uji Parameter Serentak
Untuk  mengevaluasi output uji  parameter serentak,  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis statistik p-value .  Ada  dua  regresi  yang  harus diperiksa,  yaitu  linier  ( βi )  dan  kuadratik  ( βii ). Pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa  nilai P-value untuk  regresi  linier  ( linear )  dan  kuadratik ( square )  adalah  0,0025  dan  0,037  yang  berarti lebih kecil dari α = 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  variabel  X2  memberikan kontribusi  yang  nyata  terhadap  model  yang terbentuk.
c. Pengujian Koefisien Determinasi (R²)
Nilai  koefisien  determinasi  terletak  antara 0 < R² < 1. Semakin besar nilai R² maka semakin besar  pula  pengaruh  semua  variabel  X  terhadap variabel  Y,  untuk  mendapatkan  model  yang  baik maka nilai R² diharapkan mendekati 1. Berdasarkan  Tabel  5  nilai  R²  untuk cycle  time adalah 86,11%. Dengan demikian dapat disimpulkan  bahwa  variasi  dari  respon  tersebut dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  yang dihasilkan.
4. Analisis Contour dan Surface Plot
Gambar 9 menampilkan bahwa netto akan tercapai jika cooling time berada antara 13 sampai 17  detik  dan temperature  nozzle berada  diantara
256  °C  dan  264°C  sedangkan inject  pressure berada  pada  1420  bar.  Dengan  setting  parameter inject pressure dan temperature nozzle pada level tersebut, kita akan memperoleh cycle time sebesar kurang dari 5% sampai 20%.
(a)
(b)
Gambar 9. (a)Contour plot, (b)Surface plot untuk reject

## Optimasi Respon
Untuk  mencari  kombinasi  level-level variabel  proses  yang  dapat  menghasilkan  respon yang optimum (target, minimum, dan maksimum) maka  digunakan  metode  permukaan  respon dengan  pendekatan  fungsi desirability ,  karena fungsi desirability merupakan sebuah fungsi yang diperoleh  dengan  menggabungkan  beberapa persamaan model sehingga diperoleh nilai respon yang  diinginkan,  Pendekatan  fungsi desirability ini  digunakan  untuk  mencari  nilai  kombinasi variabel  proses inject  pressure , temperature nozzle ,  dan cooling  time agar  mendapatkan cycle time,  netto dan presentase  reject yang  optimum (minimum),  namun  spesifikasi  produk  sesuai dengan  yang  telah  ditentukan  perusahaan. Persamaan  yang  diperoleh  dari  permodelan adalah sebagai berikut :
Dengan  respon  yang  diinginkan  adalah sebagai berikut : Yct = cycle time , dengan spesifikasi ≤ 30 Ynetto  = berat netto , dengan spesifikasi 33,430 ≤ 33,625
Yreject  = presentase reject , dengan spesifikasi ≤
22
Model  matematika  diatas  diselesaikan menggunakan  perangkat  lunak  minitab  versi  16. Gambar 10 menunjukkan kombinasi dari variabel proses  yang  menghasilkan  respon cycle  time, netto dan volume yang  optimum.  Berikut  ini adalah  kombinasi  nilai  variabel  proses  yang menghasilkan respon optimal.
Gambar 10. Optimasi

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan minitab 16 variabel proses yang berpengaruh terhadap  waktu  siklus  produksi  produk  tutup botol 500 ml adalah cooling time . Sedangkan variabel inject  pressure dan temperature nozzle tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap waktu siklus produksi botol 500 ml.
2. Berdasarkan perhitungan menggunakan minitab 16  variabel proses  yang  berpengaruh  terhadap netto produk  tutup  botol  500  ml  adalah inject pressure,  temperature  nozzle ,  dan stop  time .
Secara  individu  variabel  proses  yang  paling berpengaruh adalah inject pressure 3.  Berdasarkan perhitungan menggunakan minitab  16  variabel  proses  yang  berpengaruh terhadap presentase reject produk  tutup botol 500  ml  adalah inject  pressure,  temperature nozzle ,  dan cooling time .  Secara  individu variabel  proses  yang  paling  berpengaruh adalah inject pressure dan cooling time.
4.  Keadaan  optimum  dihasilkan  pada  kondisi inject pressure sebesar 1420 bar; temperature nozzle sebesar 264,7912 °C; dan cooling time 14,08  detik.  Pada  keadaan  ini  produksi  dapat naik sebesar 10,836%. Dari keadaan optimum tersebut cycle  time yang  dihasilkan  yaitu 27,9161  detik, netto yang  dihasilkan  sesuai dengan  standar  yaitu  33,5820  gram  dan presentase  reject yang  dihasilkan  yaitu 11,11%.
5.   Dengan cycle time 27,9161 detik dengan netto sesuai  standar  dan prosentase  reject yang menurun  1,89%,  produk  yang  dihasilkan berjumlah  ±  10.031  pershift  atau  naik  sekitar 8,836 %. Jumlah tersebut berdasarkan jumlah produk  yang  dihasilkan  pada cycle  time sebelumnya yaitu 30 detik yang menghasilkan produk ± 9216 pershift.

## SARAN
Setelah  melakukan  penelitian,  saran  yang dapat penulis sampaikan adalah sebagai berikut:
1.  Perusahaan  diharapkan  menggunakan  setting hasil  penelitian  ini,  dikarenakan  optimasi produksi  akan  meningkat  dengan  kualitas produk yang tetap terjaga, bahkan lebih baik.
2.  Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  untuk keperluan akademik.
3.  Variabel  proses  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat lebih beragam dengan level yang lebih banyak agar didapatkan pendekatan optimasi yang semakin sempurna

## DAFTAR PUSTAKA
Moerbani,  J.  1999. Plastic  Moulding .  Diktat Kuliah,  Akademi  Teknik  Mesin  Industri. Surakarta. Abdurokhman, M. 2012. “Analisis Konsumsi Energi Pada Proses Injektion Moulding untuk Efisiensi Energi”. Tidak Diterbitkan. Skripsi.
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia Nicolaus,  D.  2017.  “Analisis  Parameter injection  moulding terhadap  Waktu  Siklus Produk  Kemasan  Sarung  Menggunakan Metode  Taguchi”.  Skripsi.  Jember:  Teknik Mesin Universitas Jember Montgomery,  Douglas.  C.  1997. Design  and Analysis  of  Experiments. 5 th Australia  :  John Wiley & Sons Inc
Kristiyantoro,  Tatag.    2009.    Optimasi Waktu  Siklus  Pembuatan  Kemasan  Produk Chamomile 120  ml  dengan  Proses Blow Molding. Jember  :  Jurusan  Teknik  Mesin Universitas Jember Sudjana. 1994. Desain dan Analisis
Eksperimen. Edisi III. Bandung :Tarsito Iriawan,  Nur.  2006. Mengolah  Data  Statistik dengan  Mudah  Menggunakan  Minitab  14 , Yogyakarta : Andi Yogyakarta